Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.566-569
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2010
레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.
Since the Gulf War, air power has played a key role. However, the effect of high-tech weapons, such as laser-guided bombs and electronic optical equipment, drops significantly if they do not match the weather conditions. So, aircraft that are assigned to carry laser-guided bombs must replace these munitions during bad weather conditions. But, there are no objective criteria for when weapons should be replaced. Therefore, in this paper, we propose an algorithm to predict the hit rate of laser-guided bombs using cloud image processing. In order to verify the accuracy of the algorithm, we applied the weather conditions that may affect laser-guided bombs to simulated flight equipment and executed simulated weapon release, then collected and analyzed data. Cloud images appropriate to the weather conditions were developed, and applied to the algorithm. We confirmed that the algorithm can accurately predict the hit rate of laser-guided bombs in most weather conditions.
Cho, Yong Il;Ha, Choong Lim;Yang, Ji Hyeon;Kim, Jae Hyup
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.1
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pp.1-10
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2013
In this paper, we propose a CUDA(Common Unified Device Architecture) based SW(software) design method for CPU(Central Processing Unit) and GPU(Graphic Processing Unit) parallel structure to implement real-time process in 3D Laser ladar(LADAR) imaging system. LADAR is a complex system to generate 3-dimensional image based on the laser ranging information, and requires massive process resources in each phase. Therefore, designing and implementing parallel structure are crucial to realize a real-time process within limited system resource. As a conclusion, we can meet the speed of required real-time process allocating separable work load to CUDA GPU by analyzing process algorithm in each phase and confirm the process speed increase by 46%.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.3
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pp.332-336
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2010
There are so many successful applications to image processing systems in industries. In this study we propose a position detection system for used oil filter by using a line laser. We have been done on the development of line laser as interaction devices. A camera captures images of a display surface of a used oil filter and then a laser beam location is extracted from the captured image. This image is processed and used as a cursor position. We also discuss an algorithm that can distinguish the front part and rear part. In particular we present a robust and efficient linear detection algorithm that allows us to use our system under a variety lighting conditions, and allows us to reduce the amount of image parsing required to find a laser position by an order of magnitude.
The paper proposed the method of calculating the latest approach angle that can reliably recognize multiple laser images even with the change in separation distance between screen and laser launch device. This method recognizes the angle of the laser pattern angle by using the distance of the laser pattern angle, and the angle extraction of the laser detects the laser image from the acquired image using the labeling algorithm, and performs the huff conversion to extract the angle of the straight line. The distance of the reference angle and angle of the laser image extracted using Euclidean distance among similarity scales is calculated, and the furnace is recognized using the calculated distance result value. Experiments with changing the separation distance to "200 cm to 400 cm" showed 100% recognition of individual strands at all separation distances. The experiment confirmed the reliability of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.03a
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pp.49-55
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1999
본 연구에서는 표면처리를 달리한 폴리에스테르/면 교직물에 대한 표면특성의 측정기법을 비교·검토하였다. 시료로는 미처리 직물과 silicone 처리 직물, pu 코팅직물, silicone/pu 처리 직물을 이용하였다. 측정 기법은 비접촉식 방법으로 위치에 따른 직물 표면잔털의 grey scale을 FFT하여 그 대수값의 관계식의 기울기값을 결정하였다. 또한, 레이저 변위센서를 이용한 촉각 측정 장치에 의해 표면 거칠기와 표면마찰 계수를 측정하였다. 접촉식 방법으로는 평판과 직물을 접촉시켜 영상처리에 의해 접촉면적을 정량하고 fractal 차원을 도출하였다. KES-FB system에 의해 표면특성을 측정하였다. 주관적 접촉감각 평가는 표준환경에서 20명의 여성을 대상으로 실시하였고 분석에 ANOVA와 상관분석을 이용하였다. 측정기법에 따른 표면특성치와 주관적 감각평가치의 상관분석 결과, 접촉식 방법인 KES-FB에 의한 방법보다 다른 접촉식 방법인 영상처리에 의한 접촉면적, fractal 차원과 비접촉식 방법인 FFT 분석에 의한 기울기 및 레이저 변위센서에 의한 표면거칠기 결과가 주관적 접촉감각과 더욱 밀접한 관련이 있는 것으로 나타나 접촉 감각을 객관화하는데 보다 타당한 것으로 나타났다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.13-22
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2009
In this paper, we propose the 3D shape reconstruction method that combine the mosaic method and the active stereo matching using the laser beam. The active stereo matching method detects the position information of the irradiated laser beam on object by analyzing the color and brightness variation of left and right image, and acquires the depth information in epipolar line. The mosaic method extracts feature point of image by using harris comer detection and matches the same keypoint between the sequence of images using the keypoint descriptor index method and infers correlation between the sequence of images. The depth information of the sequence image was calculated by the active stereo matching and the mosaic method. The merged depth information was reconstructed to the 3D shape information by wrapping and blending with image color and texture. The proposed reconstruction method could acquire strong the 3D distance information, and overcome constraint of place and distance etc, by using laser slit beam and stereo camera.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.1
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pp.21-30
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2011
In this paper, an effective method to detect the laser pointer on the screen using the neural network algorithm for implementing the human-computer interaction system. The proposed neural network algorithm is used to train the patches without a laser pointer from the input camera images, the trained neural network then generates output values for an input patch from a camera image. If a small variation is perceived in the input camera image, amplify the small variations and detect the laser pointer spot in the camera image. The proposed system consists of a laser pointer, low-price web-camera and image processing program and has a detection capability of laser spot even if the background of computer monitor has a similar color with the laser pointer spot. Therefore, the proposed technique will be contributed to improve the performance of human-computer interaction system.
The railway abrasion measurement system have to satisfy two conditions to increase the measurement accuracy as follows. The laser region which is projected on the rail have to be extracted without the geometrical distortion. The mapping of the acquired laser region data on the rail profile have to be processed exactly. But, the conventional railway abrasion measurement system is deeply effected by the foreign substance( dust, rainwater, and so on ) on the railway or the sensitive response characteristic of the laser to the external measurement circumstance, and then the measurement errors arise from above factors. When the laser region is projected on the rail extracts from the acquired image, the interference of the light with the same frequency as the laser system occurs the serious problems. In the process of the mapping between the railway profile and the extracted laser region, the measurement accuracy is very highly effected by the geometrical distortion and the abnormal variation. In this Paper, we propose the novel method to increase the accuracy of the railway abrasion measurement dramatically. we designed and manufactured the high precision and fast image processing board with DSP Core and FPGA to measure the railway abrasion. The image processing board has the capability that the image of 1024X1280 from camera can be processed with the speed of 480 frame/sec. And, we apply the image processing algorithm base on the wavelet to extract the laser region is projected on the rail exactly. Finally, we developed high precision railway abrasion measurement system with the error range less than +/-0.5mm by which 2D image data is covered 3D data and mapped on the rail profile using the camera model and the perspective transform.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.1
no.3
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pp.111-117
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2008
Presentation with a projector and a laser pointer is widely used in seminar or conference. The function of a laser pointer in the presentation is just indicating a certain object. In this paper, to give a mouse-like function to a laser pointer, we implement a system that locates the track of a laser pointer. The system contains a FPGA that implements camera interface and noise filter. A software for ARM processor is programmed to analyze the spectrum of the captured image and track the pattern of a laser pointer with previously stored image. As a result, the tracking system could locate the position correctly most of time within 20m with 98% accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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